Trends of Social Impact of Medical Research Utilization in the Web of Science Database
Notice bibliographique
Résumé
The social dimension is crucial when evaluating initiatives and policies requested or promoted by public and private organizations and society. This research aims to investigate the social impact of medical research utilization based on the Web of Science database from 1990 to 2022.The scientometric method and co-word analysis were used to analyze the data. The Web of Science database was used to collect the data. VOSviewer, HistCite, Bibliometrix R package, and Excel software were employed. There has been an upward trend in the publication of scientific articles on the social impact of medical research utilization, peaking in 2021. Most of these records were published between 2017 and 2022, indicating that the significance of the social implications of research reached its zenith during this period, coinciding with the emergence of fourth-generation universities. The United States (U.S.) and Canada have the highest number of scientific articles on this topic. The countries with the highest coefficients of collaboration in this field are the U.S., Canada, England, and Australia. Graham, Legare, Lewis, Strauss, Stabrooks, and Grimshaw authored the most prominent scientific articles. Notably, "Graham" is the most influential author in this field, having garnered 4,846 citations. Key conceptual terms in this field include knowledge translation, public health, healthcare, knowledge management, quality of life, knowledge transfer, quality improvement, science implementation, dissemination, evidence-based medicine, primary care, health politics, medical education, health promotion, social media, social value, and facilitators. This research serves as a roadmap for future researchers interested in social impact assessment. It contributes to advancing research into social impact and medical research utilization.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,062 | 0,133 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».